130 亿！北京 AI 大模型公司港股敲钟，京东 360 高通持股

智东西（公众号：zhidxcom）

作者 | 程茜

编辑 | 心缘

智东西 6 月 30 日报道，刚刚，北京 AI 语音龙头云知声在港交所上市！

其发行价为 205 港元（折合人民币约 187 元）/ 股，开盘小幅上涨后转跌，股价最高涨至 207 港元（折合人民币约 189 元）/ 股，涨幅 0.98%，随后股价回落至发行价上下。截至 10 点 30 分，云知声股价为 200.8 港元（折合人民币约 183.3 元）/ 股，跌幅为 2.05%，市值为 142.47 亿港元（折合人民币约 130 亿元）。

云知声股价

云知声成立于 2012 年，2015 年启动自研芯片，2018 年推出边缘交互式 AI 芯片 UniOne 系列，目前形成了 Atlas AI 基础设施、云知大脑、AI 应用解决方案构成的技术栈。其招股书显示，2022 年云知声已经提供 1300 万颗消费级 AI 芯片，并通过 NPU IP 授权将其车用芯片商业化。

全球知名企业咨询公司沙利文的数据显示，按收入计，2024 年，云知声是国内第四大 AI 解决方案提供商，市场份额为 0.6%。在其布局的日常生活、医疗赛道中，云知声在国内日常生活 AI 解决方案中排第三，医疗排第四。可以推测得出，公司 A 为科大讯飞，公司 B 为商汤科技，公司 C 为旷视科技、公司 D 为云从科技。

招股书显示，云知声 2022 年至 2024 年营收总额达到 22.66 亿元，三年净亏损总计 12.05 亿元。

值得一提的是，云知声和此前位列 " 计算机视觉四小龙 " 的旷视科技、依图科技属于同一波 AI 创业公司，其主攻语音识别，并从 2020 年至今递表 4 次，终于成功上市。云知声于 2020 年向科创板递交上市申请，后主动撤回，随后于 2023 年 6 月、2024 年 3 月、2025 年 3 月三次递表港交所。

上市前，云知声共完成 11 轮融资，并于 2023 年拿下 7 亿元 D3 融资，估值达到约 90 亿元。招股书显示，云知声的股东阵容包括京东、360、高通、启明创投、中网投等，此次上市，还引入商汤科技作为基石投资者。

该公司此前的发行价范围为 165 港元 / 股 -205 港元 / 股，招股书中未来计划按照发售价中位数 185 港元（折合人民币约 169 元）/ 股计算计划募资 1.77 亿港元（折合人民币约 1.62 亿元），约 0.81 亿港元（折合人民币约 0.74 亿元）将用于 Atlas AI 建设、云知大脑升级、培养人才。

一、AI 语音技术起家，中国科大博士掌舵

2004 年，云知声创始人兼 CEO 黄伟从中国科学技术大学信号与信息处理专业毕业，开始在语音行业扎根，他担任摩托罗拉中国研究中心资深研究员，主导开发出全球第一款手机声纹认证系统。

2012 年黄伟正式创业，在北京成立云知声，率先将深度神经网络（DNN）应用于商业语音识别系统，并围绕其构建了国内首个永久免费的语音平台，使得云知声成为国内最早将深度学习算法应用于商业语音识别的公司之一，构建起语音云、深度学习和超算平台的业务体系。

成立之后的四年间，黄伟将目光瞄准了日常生活和智慧医疗两大领域：推出了业界首个免费语音识别公有云软件，将软件成功上线微信，还在白色家电上实现了 AI 语音交互。

在此基础上，他和团队确立了 " 云 - 端 - 芯 " 的版图计划，于 2015 年正式启动自研芯片计划，次年开始开发 Atlas AI 基础设施。

2018 年之后，其陆续推出自研的多颗芯片：2018 年推出 AI 语音芯片 " 雨燕 "，2019 年推出车规级芯片 " 雪豹 " 以及面向家居领域的第二款升级版芯片 " 蜂鸟 " 系列。黄伟在此前的采访中透露，彼时，他们团队打造的芯片，性能比传统模组提升了 50 倍，功耗和价格大幅降低，还支持多种深度神经网络模型。

云知声雨燕芯片

在探索 AI 应用商业化的同时，2019 年云知声推出其首个数亿参数规模的大语言模型 UniCore，2023 年正式推出 600 亿参数规模的山海大模型。

除了黄伟，云知声的成立还离不开三位核心人物。云知声副总裁、芯片研发负责人李霄寒与黄伟同为中国科学技术大学校友，他博士毕业后也曾在摩托罗拉任职；董事长兼 CTO 梁家恩与副总裁康恒都博士毕业于中国科学院自动化所，其中梁家恩曾担任中科院自动化所高创中心语音技术负责人。

云知声 CEO 黄伟

如今，云知声已经形成了以中央技术平台云知大脑为核心，基于其中的山海大模型及系列 AI 组件开发产品和解决方案的体系，集成芯片、边缘 SDK、公有和私有云部署等多种交付和部署方式，为日常生活和医疗场景提供 AI 解决方案和产品。其智算集群拥有超 184 PFLOPS 的算力、超 10 PB 存储容量，可调度数以千计的 GPU 进行并行计算。

在云知声的股权架构中，梁家恩、黄伟、康恒为一致行动人，合计持股 33.93%。梁家恩直接持股 3.78%，黄伟通过云思尚义、云创互动间接持股 24.08%、3.8%，康恒直接持股 2.27%

全球发售完成后，云知声的股权架构图如下：

该公司的主要股东中，启明创投旗下明富持股 9.41%、国资背景的中网投持股 6.37%、京东尚科持股 3.2654%、360 旗下奇睿天成持股 1.96%、高通持股 1.75%。

云知声的董事会由 15 名董事组成，包括 6 名执行董事、4 名非执行董事、5 名独立非执行董事。2022 年、2023 年、2024 年，云知声董事的薪酬如下：

二、三年营收超 20 亿，亏损 12 亿，受限于高研发投入

作为 AI 解决方案提供商，云知声已经形成了包括 Atlas AI 基础设施、云知大脑及 AI 应用解决方案在内的技术栈，其主要业务为向日常生活、医疗领域客户和系统集成商提供产品及解决方案，其中日常生活指交通、商业空间、酒店、住宅等。

2022 年至 2024 年，云知声的年营收分别为 6 亿元、7.27 亿元、9.39 亿元，复合年增长率达到 25%，同期亏损分别达到 3.75 亿元、3.76 亿元、4.54 亿元。

三年间云知声的研发投入稳定在总收入的 40% 左右，复合年增长率为 13.5%，三年分别为 2.87 亿元、2.86 亿元、3.7 亿元，占总收入的 47.8%、39.4%、39.4%。

2022-2024 年云知声营收、净利润、研发支出变化

同期，其毛利分别为 2.4 亿元、2.94 亿元、3.65 亿元，毛利率对应为 39.9%、40.5%、38.8%。招股书提到，其毛利率波动主要与采购硬件、其他设备、第三方服务相关。

2023 年云知声推出山海大模型，参数规模为 600 亿。截至 2024 年 12 月 31 日，其已经有 65 名客户使用基于山海大模型的产品和解决方案，其中已执行并确认收入的合约总价值达到 7420 万元，潜在合约总价值为 3.05 亿元。

三、三年卖出 7300 万颗 AI 芯片，医疗客户留存率逐年下降

在应用方面，云知声的 AI 应用解决方案主要分为日常生活场景和医疗场景。

日常生活场景的主要产品为基于公有云的 AI 能力 API、定制自由 AI 技术服务平台、AI 模型嵌入式芯片、物联网硬件模组。2022 年 2024 年间，其分别向开发者和客户销售 1280 万颗、2450 万颗、3600 万颗 AI 芯片。

目前，云知声日常生活领域客户三年间分别为 373 名、389 名、411 名，收入为 4.87 亿元、5.79 亿元、7.4 亿元。

从日常生活领域的产品具体占比来看，AI 芯片的收入占比最高，2022 年至 2024 年收入为 0.46 亿元、0.67 亿元、0.76 亿元，占同年日常生活领域产品总收入的 49.1%、64.6%、65.2%。

云知声为客户提供自研芯片和第三方芯片，三年间第三方芯片收入占比均超过 90%。

医疗方面，其方案包括病历语音输入、病历质控、单一疾病质控、医疗保险支付管理等。其解决方案与打字输入相比，病历语音输入将病历输入速度提升 4-6 倍，与人工审核相比，病历质控系统将质量审核所需时间减少 80%。

2024 年，云知声的医疗客户达到 166 家。2022 年至 2024 年收入分别为 6 亿元、7.27 亿元、9.39 亿元。但其医疗客户的留存率从 2022 年的 70.4%，下降到了 2024 年的 53.3%。

2022 年至 2024 年，云知声来自最大客户的收入占同年总收入的 13.1%、9.3%、7%，前五个客户的收入占比为 30.8%、27.4%、26.7%。

根据不同项目的复杂程度，云知声 AI 解决方案的初步交付时间会在数周到半年内完成，AI 芯片订单大部分为一次性购买，于一个月内完成，AI 模块在一个月至 45 天内交付。

云知声的主要供应商为技术开发服务和硬件供应商，三年间，其向最大供应商采购的费用占同年采购总额的 20.8%、18%、12.6%，前五大供应商占比 46.2%、43.4%、44.2%。

四、云知大脑为核心，集成山海大模型、行业知识图谱、一站式物联网互联系统

技术层面，云知大脑作为中央技术平台，集成了大语言模型山海大模型及 AI 组件，整合了多模态大模型能力、行业级知识图谱、一站式物联网互联系统。

山海大模型具有语言生成、语义理解、知识问答、逻辑推理、数学计算和代码生成能力，AI 组件可以增强其多模态能力，如通过信号降噪、语音唤醒、语音识别、声纹识别、面部识别、OCR 和发音评估等，实现多场景及复杂环境的多模态感知，以及多模态生成通过语音合成（TTS）和视听合成（AVS）等，可以将其转化为高质自然的语音和视觉信号。

在语义理解方面，云知声 AI 语义理解的准确性由 2018 年 BERT 前深度学习模型的 88.04%，提高至 2019 年 UniCore 的 91.02%，2023 年基于山海大模型提升至 96.07%。

行业级知识图谱中，云知声的医疗知识图谱平台已经积累 2.53 亿个概念、4.95 亿条术语、9.84 亿种关系。

此外，该公司还建立了一站式物联网互联系统，使得所有相关的空间、设备、用户和服务都针对特定应用场景进行互联。

截至 2024 年 12 月 31 日，云知声在国内已经拥有 512 项专利及 294 项软件著作权。

云知声的员工曾就职于 IBM、摩托罗拉、微软等知名大厂，同时是中国科学技术大学、中国科学院、北京大学、清华大学、UIUC 等国内外顶尖大学的博士或硕士。

结语：研发投入大、连年亏损，成云知声未来关键挑战

当下，国内 AI 解决方案的市场规模仍在快速增长，云知声布局的日常生活赛道，是物联网行业 AI 解决方案中较为突出的领域，沙利文的数据显示，这一赛道的市场规模预计在 2030 年达到 1496 亿元，医疗赛道的市场规模也在逐年增长，沙利文预计 2028 年将达到 1465 亿元。

但 AI 产业技术发展快、产品及解决方案迭代快，需要大量的人力物力及资金投入。从云知声的招股书可以看出，其每年高昂的研发投入使得其无法形成正向收益，这也说明其在持续盈利能力方面面临风险。

走向上市对于云知声未来的营收能力考验将更加严苛，这也是这家公司目前亟需解决的关键。